source("scripts/recursos.R")
source("scripts/funciones.R")4 CVM ppp
4.1 Pretratamientos de la Información
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Definición de variables generales
## geographic projections
crs_latlon <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs"
crs_utm <-
"+proj=utm +zone=19 +south +datum=WGS84 +units=m +no_defs +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0"Definición de variables específicas
# List of crimes/delitos and cities/ciudades
crimes = c(
"Minor property offenses",
"Robberies",
"Burglaries",
"Drunkennes, damages and disorders",
"Family violence and aggression",
"Injuries, drugs and weapons",
"High violence and murder"
)
delitos = c("hurto", "robo", "asalto", "amen", "abus", "crim", "viol")
#ciudad de ejemplo
cities <- c("Coquimbo-Serena")
ciudades <- c("urb_4_18")
obs <- 1
delito <- delitos[1]Lectura de Datos Espaciales
Para el caso del presente ejemplo práctico se utiizará la ciudad de Coquimbo-Serena.
city <- ciudades[obs]
cityp <- readRDS(paste0("data/",city,".rds"))
cityp <- spTransform(cityp, CRS(crs_utm))El objeto espacial cityp cuyos puntos corresponde donde ha ucurrido eventos deictuales, cuyo formato SpatialPointDataFrame. A continuación se visualizan los delitos de hurto: